Your Personal AI Assistant for Email, Calendar and Research

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor, en Guatemala guía a profesionales de nivel intermedio en el diseño y escalado de IA agéntica para la automatización de negocios. Aprenda a mapear flujos de trabajo, integrar herramientas y construir casos de uso prácticos en servicio al cliente, cadena de suministro y marketing, garantizando un impacto medible.

Esta formación en vivo impartida por instructores en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel inicial/intermedio/avanzado que desean utilizar la Inteligencia Artificial en la Gestión de Proyectos y las Metodologías Ágiles para pasar de la coordinación manual a la orquestación basada en datos. Esta categoría se centra en aprovechar el Aprendizaje Automático y los Modelos de Lenguaje Grande (LLM) para resolver "cuellos de botella" tradicionales en el ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC). Al aplicar IA en áreas como GitOps, planificación de capacidad e ingeniería de requisitos, las organizaciones pueden lograr una mayor precisión en la previsión y reducir significativamente el tiempo dedicado a la carga administrativa. Esta metodología ayuda a los equipos a centrarse en trabajo creativo de alto valor mientras la IA maneja la complejidad del procesamiento de datos y la planificación de escenarios.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos técnicos de Transformers, LLMs y SLMs.
• Evaluar críticamente las herramientas de IA basándose en el costo, la latencia, la privacidad de los datos y el bloqueo del proveedor.
• Dominar técnicas avanzadas de ingeniería de prompts y RAG para uso profesional.
• Integrar la IA en todo el ciclo de vida ágil, desde la ideación y el refinamiento del backlog hasta la gestión de riesgos.
• Identificar y mitigar riesgos relacionados con la ética de la IA, los sesgos, las alucinaciones y el "colapso del modelo".
• Aplicar la "resolución de problemas basada en modelos" a tareas complejas de ingeniería y gestión.

Esta formación en vivo con instrucción presencial en Guatemala (en línea o in situ) está dirigida a profesionales principiantes, intermedios y avanzados que deseen transformar los flujos de trabajo arquitectónicos tradicionales en procesos nativos de IA. En lugar de reemplazar la creatividad del arquitecto, nos centramos en potenciarla: utilizando Inteligencia Artificial para manejar tareas repetitivas, acelerar la conceptualización y automatizar cargas administrativas. El taller cierra la brecha entre los bocetos crudos y las presentaciones profesionales de alto nivel.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Generar 3-5 variantes conceptuales en el tiempo que anteriormente tomaba crear una sola.
• Realizar una postproducción avanzada de forma independiente en las visualizaciones, eliminando la necesidad de externalización para correcciones menores.
• Utilizar IA multimodal (Gemini/GPT) para analizar códigos de construcción legales complejos y documentación técnica.
• Implementar flujos de trabajo administrativos automatizados para recuperar unas cuantas horas de trabajo manual por semana.

Esta formación en vivo con instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel principiante e intermedio de diversos departamentos que deseen aprender a utilizar eficientemente las herramientas de IA para tareas diarias, ahorrando tiempo y mejorando la productividad.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Identificar herramientas potenciadas por IA adecuadas para diferentes tareas.
• Automatizar procesos repetitivos para mejorar la eficiencia del flujo de trabajo.
• Aprovechar la IA para una mejor comunicación, generación de informes y toma de decisiones.
• Garantizar un uso responsable y ético de la IA en el lugar de trabajo.

This instructor-led, live training in Guatemala is aimed at: Mixed teams from business and IT.

By the end of this training, participants will be able to:

• Find and prioritise AI use cases
• Build working prototypes in small teams
• Present results and next steps
• Take prototypes into the AI roadmap